Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
4.232
P-Index
This Author published in this journals
All Journal ACTA VETERINARIA INDONESIANA Jurnal Sain Veteriner Jurnal Veteriner Agrokreatif Jurnal Ilmiah Pengabdian kepada Masyarakat ARSHI Veterinary Letters JURNAL KAJIAN VETERINER Jurnal Pusat Inovasi Masyarakat Jurnal Kedokteran Hewan Jurnal Veteriner dan Biomedis Buletin Pengabdian
Ridi Arif
Departemen Ilmu Penyakit Hewan Dan Kesehatan Masyarakat Veteriner, Fakultas Kedokteran Hewan, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Education Engineering Immunology & microbiology Medicine & Pharmacology Public Health Social Sciences Veterinary

Published : 32 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search
Journal : Jurnal Sain Veteriner

 1 
Pendeteksian secara Otomatis Telur Cacing Haemonchus contortus menggunakan Algoritma YOLOv3 Ridi Arif; Elok Budi Retnani; Fadjar Satrija; Rizky Diyu Purnama
Jurnal Sain Veteriner Vol 40, No 3 (2022): Desember
Publisher : Fakultas Kedokteran Hewan Universitas Gadjah Mada bekerjasama dengan PB PDHI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22146/jsv.71945

Abstract

Infeksi Haemonchus contortus atau haemonchosis umumnya terjadi pada ruminansia kecil seperti domba. Haemonchus contortus adalah spesies yang paling patogenik pada ruminansia kecil dan berhabitat di abomasum. Hewan yang terinfeksi Haemonchus contortus  secara berangsur-angsur akan mengalami anemia karena aktivitas cacing yang menghisap darah. Selain menimbulkan anemia, domba akan mengalami penurunan bobot badan akibat penurunan daya cerna. Infeksi tersebut dapat berjalan secara akut maupun kronis dan dalam kondisi tertentu dapat juga mengakibatkan kematian pada hewan. Oleh karena itu dibutuhkan perangkat yang efektif dan efisien untuk mengindentifikasi keberadaan telur cacing Haemonchus contortus sebagai alat deteksi cepat telur cacing. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat perangkat cerdas berbasis Algoritma YOLOv3 yang mampu mendeteksi dan mengidentifikasi telur cacing Haemonchus contortus secara cepat.  Penelitian ini menggunakan Algoritma You Only Look Once (YOLO) versi 3 yang merupakan algoritma yang dikembangkan untuk membantu mendeteksi objek secara realtime. Algoritma YOLO dijalankan dalam framework aplikasi anaconda dengan menggunakan pycharm dan aplikasi OPENCV. Identifikasi telur Haemonchus contortus secara otomatis berhasil dilakukan dengan proses tagging pada dataset dan membuat file weight training bagi YOLO. Hasil uji coba menggunakan mikroskop cahaya dan smartphone menunjukan bahwa bahwa Algoritma YOLO mampu mengidentifikasi telur Haemonchus contortus dengan nilai confidence lebih dari 90%. Penggunaan perangkat Dino-Lite yang terhubung pada mikroskop cahaya menunjukan algoritma YOLO tidak dapat berjalan karena adanya enkripsi pada perangkat tersebut. Otomatisasi pendeteksian telur Haemonchus contortus dapat dilakukan dengan memanfaatkan Algoritma YOLOv3 yang dibantu dengan hardware berupa laptop dan smartphone android serta memiliki kemampuan identifikasi dengan tingkat akurasi yang tinggi. 
PEMETAAN POLA SUHU PERMUKAAN TUBUH KUDA MENGGUNAKAN KAMERA TERMAL INFRAMERAH Koekoeh Santoso; Rivangga Yuda Hendika; Mokhamad Fakhrul Ulum; Amrozi .; Ridi Arif; Agik Suprayogi; Kudang Boro Seminar
Jurnal Sain Veteriner Vol 41, No 1 (2023): April
Publisher : Faculty of Veterinary Medicine, Universitas Gadjah Mada bekerjasama dengan PB PDHI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22146/jsv.66859

Abstract

Infrared thermal camera is an alternative and non-invasive method used to identify various physiological and pathological process related to body surface temperature changes.  The aim of this research was to study the body surface temperature pattern based on the observed regios. Three horses were randomly selected as animal experiments. Thermal image data was collected at 17.00 – 19.00 WIB for five days. Images were retrieved from seven regios: head, thorax, abdomen, and four lower legs. The result of horse A’s surface temperature in five days on head, thorax, abdomen, front left leg, front right leg, rear left leg, and rear right leg regios were 33.42, 33.49, 33.56, 31.30, 31.48, 31. 33.14, 31.34 °C, respectively. The resulf of horse B’s surface tempereture were 33.55, 33.65, 33.64, 31.45, 31.35, 31.53, 31.48 °C, respectively. The resulf of horse C’s surface tempereture were 33.45, 33.55, 33.60, 31.37, 31.45, 31.34, 31.42 °C, respectively. The result showed that difference on horse A’s rear left leg (p<0.05) because of inflamation. Inflamation recovery process on horse A occured on the fifth day, indicated by a drop in temperature and a change in colors on thermal image. Color noises on some images were color difference between objects and poor color saturation. Color noises on thermal images did not affect the results of temperature interpretation. 
Health and Production Performance of Broiler strain Cobb with Closed House IoT system in Cimahpar, Bogor Arif, Ridi; Widiatmoko, Agus; Nurzuliana, Dina
Jurnal Sain Veteriner Vol 42, No 3 (2024): Desember
Publisher : Faculty of Veterinary Medicine, Universitas Gadjah Mada bekerjasama dengan PB PDHI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22146/jsv.82670

Abstract

One source of affordable protein for the Indonesian was broiler chickens. Farmer were competing to do optimal broiler production. For independent farmers, it is difficult to carry out efficient production because of global warming which triggers rapidly changing microclimate condition. Therefore, the closed house system can be an alternative. The purpose of this study was to observe the performance of strain cobb broilers reared in a closed house system supported by the Internet of Things (IoT). A total of 12,000 DOC were divided into 2 types of cages and 2 maintenance periods. The types of cages used were closed and open house and the maintenance period was January-February and April-May 2022. Each cage contain of 3,000 individuals and were maintained with a standard system. IoT systems were used to monitor the microclimate conditions. The results of the recording show that the closed house system gives better results. The comparison of the average body weight per chicken between closed and open house on days 4, 15, 25, and 30 respectively was 88 and 86 g; 520 and 495 gr; 1.73 gr and 1.127; 1,630 and 1,520 gr. The total harvest weight gave an increase of 5.21% (4,259 to 4,481.8 kg) and a better FCR from 1.49 to 1.40 in the closed house system. The closed house system for independent farmer was able to increase the efficiency because it provides comfortable microclimate so that the chickens grow better. The independent farmers can use closed house system for more profitable broiler production. 
Pengembangan Deteksi Parasit Darah Theileria equi dan Babesia caballi secara Otomatis menggunakan Algoritma YOLOv8 Arif, Ridi; Nugraha, Arifin Budiman; Kedaton, Feni Gemala; Erlangga, Wishnu Kusumo Agung; Wibowo, Bagas Dwi Suryo
Jurnal Sain Veteriner Vol 43, No 2 (2025): Agustus
Publisher : Faculty of Veterinary Medicine, Universitas Gadjah Mada bekerjasama dengan PB PDHI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22146/jsv.104069

Abstract

Piroplasmosis pada kuda merupakan penyakit parasit darah yang disebabkan oleh Theileria equi dan Babesia caballi, menyebabkan anemia, ikterus, kegagalan organ, serta pembatasan aktivitas kuda, termasuk larangan mengikuti kompetisi. Deteksi piroplasmosis secara rutin masih mengandalkan pemeriksaan mikroskopis ulas darah untuk melihat morfometrik parasitnya sehingga membutuhkan keahlian tinggi dan memerlukan waktu relatif lama. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem deteksi otomatis parasit T. equi dan B. caballi berbasis algoritma YOLOv8 untuk meningkatkan kecepatan dan akurasi identifikasi mikroskopis. Pengambilan data dilakukan dengan pembuatan preparat ulas darah dari kuda yang terdiagnosis positif piroplasmosis yang telah divalidasi oleh ahli dari Laboratorium Protozoologi SKHB IPB. Preparat diwarnai menggunakan giemsa 10%, dilakukan pengambilan gambar, pembuatan dataset, anotasi data, pelatihan model YOLOv8, serta pengujian performa sistem. Hasil penelitian menunjukkan performa model mendeteksi parasit dengan mAP50 sebesar 69,8%, mAP50-95 sebesar 40,5%, dan kecepatan deteksi 5,4 ms. Evaluasi performa manual menunjukkan akurasi 91%, presisi 98%, recall 92%, dan F1-score 95% dibandingkan pemeriksaan mikroskopis. Penelitian ini menyimpulkan bahwa sistem berbasis YOLOv8 mampu melakukan deteksi T. equi dan B. caballi secara otomatis dengan presisi tinggi dan waktu deteksi cepat sehingga berpotensi digunakan sebagai alat bantu diagnosis piroplasmosis yang lebih efisien.
Co-Authors Abdul Zahid Adi Winarto Adi Winarto Afiff , Usamah Agik Suprayogi Agus Wijaya Alifiana Fitrianingrum Amrozi Andriyanto Andriyanto . Andriyanto Andriyanto Anum, Tasya Ardilasunu Wicaksono Arief Boediono Asih Wulan Sari Aulia Andi Mustika Aurilia Hemas Adytia Wardaningrum Azzah Hanifah Bondan Achmadi Christina Clarice Leksono Damayanti, Trianita Dede Sholeh Denny Widya Hikman Dhani S. Wibawa Dhea Ardhina Krisdamaiyanti Diah Nugrahani Pristihadi Didit Triatmojo Dina Nurzuliana Dita Pratama Putri Edi Sukmawinata Edwin Ligia Sastra Elok Budi Retnani Elpita Tarigan Erlangga, Wishnu Kusumo Agung Erli Chandra Fadjar Satrija Fayola, Tabina Triadinda Fitri, Raudhatul Ganjar Maulana Nugraha Ganjar Maulana Nugraha Habib, Afifah Arini Hamdika Yendri Hamida, Wanda HERA MAHESHWARI Hidayah, Safina Octavia Islami, Nurfara Juara, Fanggy Malindo Kedaton, Feni Gemala koekoeh santoso Kudang Boro Seminar Kusmiati, Sri Leliana Widi Leo Sapelani Soinbala Lina Noviyanti Sutardi Malikhatul Hasanah Maria Natasya Maulana, Muhammad Firlan Mohammad Alfinanda Santriagung Mohammad Miftahurrohman Mokhamad Fakhrul Ulum, Mokhamad Muhammad Darjat Darulfalah Muhammad Darjat Darulfalah Nastiti Kusomorini Nastiti Kusomorini Nenis Rahma Wulandari Ni Made Ria Isriyanthi Nugraha, Arifin Budiman Nursofyani, Aziizah Nurzuliana, Dina Okta Irviana Muminin Olivia Hafizah Fitri Qodari, Sahrul Reflianti, Reza Mahdiah Rindy Fazni Nengsih Risa Tiuria Risna Anggraeni Rivangga Yuda Hendika Riyani, Adelweiss Putri Rizal Akbari Rizky Diyu Purnama Ronald Tarigan Rotinsulu, Dordia Anindita Rustandi, Agniyya Muhshi Samara, Farhan Habibie Santriagung, Mochamad Alfinanda Sapto Nugroho sri murtini . Subangkit, Mawar Suryaningtyas Kusumadewi Tsania Royani Abdillah Ulfatin Khoiriyah Herowati Wasmen Manalu Wibowo, Bagas Dwi Suryo Widiatmoko, Agus Yayuk Sri Rahayu Yusa Irarang Yustika Trisiana Agun Yusuf Ridwan Zainal Abidin